التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) هو نوع من التعلم الآلي يتم فيه تدريب النموذج باستخدام بيانات من دون وجود مخرجات أو تسميات مسبقة (Labels)، أي أن النظام يتعلم بنفسه اكتشاف الأنماط والعلاقات والهيكليات المخفية داخل البيانات. الهدف الأساسي منه هو التجميع (Clustering) مثل تقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على سلوكهم الشرائي، أو تقليل الأبعاد(Dimensionality Reduction) لاستخراج أهم الخصائص من البيانات المعقدة. وبعبارة أخرى، هو أسلوب يتيح للنموذج “فهم” البنية الداخلية للبيانات دون أي إشراف مباشر أو إجابة صحيحة جاهزة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق